<p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">关于尽快建立我国承压类特种设备缺陷判断AI专有知识库的建议</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">一、背景与必要性</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">承压类特种设备（包括锅炉、压力容器、压力管道等）作为我国能源、化工、制造等领域的核心装备，其安全运行直接关系国民经济命脉和公共安全。据统计，我国现有注册登记承压类设备超过800万台套，每年检测需求超百万次。然而当前缺陷判断仍面临三大挑战：传统人工检测效率低下、专家经验传承受限、复杂缺陷识别准确率不足。建立AI专有知识库可有效整合分散的行业知识、专家经验和检测数据，形成智能决策支持系统，推动监管模式从"人防"向"技防"转型升级。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">二、核心建设路径</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">（一）数据资源体系建设</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">1. 建立多源异构数据采集标准</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">整合全国30年设备登记信息、检验报告、事故案例等结构化数据，构建包含500万+检测影像、10万+失效案例的非结构化数据库。开发数据清洗工具，建立设备全生命周期数据标签体系。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">2. 构建动态知识图谱</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">通过自然语言处理技术解析GB/T 19624《在用含缺陷压力容器安全评定》等36项核心标准，构建包含材料特性、缺陷类型、失效模式的三维知识网络。设计动态更新机制，实现标准修订的实时同步。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">（二）智能算法开发</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">1. 多模态融合分析模型</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">开发基于深度学习的图像识别算法，对射线检测（RT）、超声检测（UT）图像实现裂纹、腐蚀等12类缺陷的自动分类，准确率目标达到98%以上。构建声发射信号与应力场数据的关联模型。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">2. 专家经验数字化系统</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">采用知识蒸馏技术提炼200名高级检验师的决策逻辑，建立包含5000+决策规则的推理引擎。开发案例回溯学习功能，实现系统决策能力的持续进化。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">（三）应用场景构建</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">1. 智能检验辅助系统</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">开发移动端AI诊断工具，实现现场检测实时分析，将常规缺陷判断时间缩短至5分钟内。构建风险评估预测模型，支持剩余寿命评估误差控制在±10%以内。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">2. 云端协同决策平台</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">建立覆盖省级检验机构的分布式计算节点，构建缺陷案例共享机制。设计多级专家会诊模块，实现复杂案例的远程协同诊断。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">三、实施保障机制</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">（一）组织协同体系</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">建议由国家市场监管总局牵头，联合中国特检院、重点高校及行业龙头企业组建专项工作组。设立技术委员会负责标准制定，建立数据贡献激励机制，推动30家以上骨干检验机构参与数据共享。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">（二）技术标准体系</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">制定《承压设备AI知识库数据采集规范》《缺陷智能判定算法评价准则》等系列标准。建立包含数据安全、模型可解释性、决策追溯性的技术指标体系。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">（三）人才培养机制</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">在特种设备检验人员资格考核中增加AI辅助工具应用模块，开发专项培训课程体系。推动校企共建"智能检测"产学研基地，每年培养200名复合型人才。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">（四）资金保障方案</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">建议设立国家重大科技专项，初期投入2亿元用于基础平台建设。建立市场化运营机制，通过检验机构订阅服务、设备制造商技术授权等模式实现可持续发展。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">四、预期效益分析</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">1. 提升检验效能：预计减少重复检测30%以上，重大缺陷漏检率降低至0.5%以下。</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">2. 降低安全风险：通过早期预警可减少80%以上非计划停机事故，年避免经济损失超50亿元。</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">3. 促进产业升级：带动智能检测装备、工业软件等相关产业形成百亿级市场规模。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">五、实施建议</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">1. 开展3个月需求调研，完成长三角、珠三角等重点区域试点方案设计。</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">2. 用12个月完成知识库1.0版本开发，在10家甲类检验机构开展应用验证。</span></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">3. 建立年度评估机制，持续优化算法模型，3年内实现全国检验机构全覆盖。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">本建议的实施将全面提升我国特种设备安全治理能力，为制造强国建设提供重要技术支撑，建议尽快纳入国家"十四五"安全生产专项规划加快推进。</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">LUZHIYI</span></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><span style="font-size:22px; color:rgb(57, 181, 74);">25.2.13</span></p>